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Bibliotecas de Python más populares en 2023 | La mejor biblioteca GUI de Python

Tabla de contenido ocultar 1 Lista de todas las bibliotecas de Python más utilizadas 2 Las 10 bibliotecas generales de Python más utilizadas en 2023 3...

Escrito por Ashok Kumar · Lectura de 8 min >
Las 40 principales bibliotecas de Python

Hola, soy Niel de Aplicación como. Con más de 250 bibliotecas en Python, puede resultar un poco confuso saber cuál es mejor para su proyecto.

Con más de 250 bibliotecas en Python, puede resultar un poco confuso saber cuál es mejor para su proyecto. En este artículo, explicamos en profundidad qué biblioteca de Python es mejor para qué tipo de proyecto.

Entonces, en este artículo, repasamos las 40 bibliotecas principales que creemos que debería conocer. El procesamiento del lenguaje natural es un campo que combina la lingüística y la informática. Permite que las computadoras procesen y analicen el conjunto de herramientas del lenguaje natural o NLT.

Lista de todas las bibliotecas de Python más utilizadas

  1. Scikit-learn
  2. NuPIC
  3. Rampa
  4. NumPy
  5. pipenv
  6. TensorFlow
  7. Chelín
  8. PyTorch
  9. PyBrain
  10. LECHE
  11. Keras
  12. Dash
  13. pandas
  14. scipy
  15. matplotlib
  16. Theano
  17. SymPy
  18. cafe2
  19. nacido en el mar
  20. palanca
  21. Chainer
  22. OpenCVPython
  23. Theano
  24. NLTK
  25. SQLAlchemy
  26. Bokeh
  1. NLTK
bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural más populares

NLTK es uno de los más populares. procesamiento natural del lenguaje bibliotecas. Le permite realizar varias operaciones en el idioma inglés, como tokenizar el etiquetado en derivación; puede tokenizar palabras u oraciones, lo que separa palabras en una oración u oraciones en un párrafo.

Por ejemplo, está tokenizando esto ya que New York muffins genera una lista de cadenas con cada palabra como una cadena separada. Ahora puedes etiquetar cada palabra de una oración tokenizada con una parte de la etiqueta del discurso. Esto generará una tupla para cada palabra, seguida de su parte gramatical. Y NP, que significa nombre propio singular, es la etiqueta de John. También se pueden derivar palabras, la raíz de una palabra como máximo es máxima y la raíz presumiblemente se presume. Es importante tener en cuenta que existen varios métodos diferentes para derivar y cada uno producirá resultados diferentes según su algoritmo único.

Al combinar las funcionalidades básicas de NLTK, puede desarrollar programas más complejos como el sitio de valores.

2. Gensim

Gensim es otra biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de Python. Su público objetivo son las comunidades de recuperación de información y procesamiento del lenguaje natural. Viene con una interfaz simple, algoritmos independientes de la memoria e implementaciones eficientes de múltiples núcleos de algoritmos populares como LSA, LDA y R P.

Gensim es simple y fácil de aprender y tiene documentación extensa y Tutoriales de cuadernos de Jupyter.

3. Flashtexto 2.7

Otro aspecto importante del procesamiento del lenguaje natural es la búsqueda y sustitución de palabras. FlashText es la biblioteca perfecta para esto. Le permite extraer, reemplazar y eliminar palabras clave en datos de texto determinados. Una gran ventaja del texto flash es su velocidad al utilizar una estructura de datos de árbol. Flashtext puede funcionar súper rápido con grandes cantidades de datos. Puede ver que supera las expresiones regulares para texto de más de 500 palabras y es significativamente más rápido para texto aún más grande. Sin embargo, una cosa a tener en cuenta es que el texto flash no puede buscar caracteres especiales. Flashtext es la biblioteca de referencia para datos de gran tamaño.

4. Visión por computador – Biblioteca de Python

Biblioteca Python de Computer Vision 2022

La visión por computadora es un campo donde las computadoras identifican, clasifican y reaccionan a CV visualmente abiertos, también conocida como visión por computadora de código abierto, es la biblioteca de visión por computadora más grande. Sus funciones útiles incluyen leer y escribir imágenes simultáneamente, detectar bordes y filtrar imágenes.

5. abrir currículum

Combinando las diversas funciones de Open CV, puedes crear programas como este detector de rostros; no sólo puede detectar dónde se encuentran los rostros humanos, sino que puede diferenciar e identificar el nombre de la persona e incluso maquillarla.

6. CV sencillo

Simple CV es un marco de código abierto apto para principiantes para crear aplicaciones de visión por computadora. Es un CV abierto, pero para principiantes, les permite acceder a varias bibliotecas de visión por computadora de alta potencia, incluido el CV abierto, pero sin tener que aprender primero sobre la visión por computadora en detalle.

Un programa de señales para peatones es un proyecto que puede intentar iniciar en la visión por computadora; el programa le indicará que se vaya a menos que detecte una fuente de luz. El programa mostrará una señal de alto cuando se detecte una fuente de luz. Una desventaja es que solo funciona con Python 2.7, pero aun así vale la pena probarlo para los principiantes.

7. Tkinter – La biblioteca GUI estándar para Python

La interfaz gráfica de usuario es un sistema de componentes visuales interactivos para software de computadora y, a menudo, se la denomina GUI. El paquete TK enter es la interfaz estándar de Python para el kit de herramientas TK GUI. Cuando se combina con TK Enter, Python proporciona una forma rápida y sencilla de crear aplicaciones GUI. Y hay un puñado de widgets en TK, como marcos, etiquetas y botones. Cada uno de estos widgets tiene varios atributos, como bordes de relleno de tamaño, y puede crear estos widgets y personalizar sus atributos para crear aplicaciones GUI en Python. Recomiendo esta biblioteca de Python para proyectos simples y rápidos.

8. wx pitón – Biblioteca para la GUI de Python

WX Python es un conjunto de herramientas GUI para el lenguaje Python comúnmente utilizado como alternativa a tk enter. Es una excelente opción para Python multiplataforma, ya que es compatible con Windows, Mac y Linux. Además de eso, WX Python es fácil de usar y ofrece un diseño sofisticado para los desarrolladores. Es un programa desarrollado con WX Python que almacena notas en un árbol. Pi qt es otra GUI multiplataforma que vale la pena mencionar. Tiene la mayor flexibilidad de todas las bibliotecas GUI, lo que la convierte en la mejor para proyectos complejos además de su rica colección de widgets.

9. PyQt5 – La otra biblioteca de Python

PyQt5 incluye un navegador web completamente funcional, un sistema de ayuda que admite expresiones regulares Unicode, bases de datos SQL y XML. Puede crear calculadoras, aplicaciones meteorológicas e incluso rastreadores del mercado de criptomonedas utilizando PyQt5.

10. Pygame – Biblioteca Python para el desarrollo de juegos

Probablemente hayas tenido que crear algún juego al menos una vez durante tu viaje en programación. Ya sean clásicos como Pong y Tetris o juegos de tu imaginación. Estas bibliotecas te permitirán crear el juego que elijas. Pygame es un módulo contenedor súper fácil de aprender para escribir videojuegos. Contiene gráficos por computadora y bibliotecas de sonido para crear juegos dinámicos rápidamente. Los programas escritos con Pygame son compatibles con todos los sistemas operativos compatibles con STL y también pueden ejecutarse en Android y tabletas. También se admiten funciones como manipulación de cámara de píxeles, middie y detección de colisiones. Puedes usar Pygame para crear juegos como Space Shooter y T Rex Rush. Y si alguna vez necesitas inspiración, puedes visitar el sitio web de Pygame para ver miles de juegos que otros han creado.

10. cochinillo – Biblioteca Python para juegos 3D

Si quieres crear un juego en 3D, cochinillo es tu biblioteca de referencia. A diferencia de Pygame, cochinillo es capaz de crear pegajosos tridimensionales. Además de eso, Pyglet no tiene dependencias externas ni requisitos de instalación. Te permite usar tantas ventanas como necesites y carga imágenes, sonido, música y vídeo en casi cualquier formato.

11. PyEngine3D

PyEngine3D es un motor PyEngine3D de código abierto que puede crear impresionantes gráficos en 3D como estos que se muestran aquí. Estas son las principales bibliotecas relacionadas con la web que realizan solicitudes HTTP, web scraping, análisis y creación de aplicaciones web.

12. Solicitudes – Biblioteca HTTP para Python

Las solicitudes son la biblioteca HTTP de Python más popular. Y se utiliza para enviar solicitudes HTTP. Tiene toneladas de funciones y es especialmente bueno para principiantes. Puede agregar encabezados de parámetros, archivos de varias partes y datos de formulario para dos solicitudes HTTP. Este programa Lasy utiliza la biblioteca de solicitudes para recuperar contenido básico de sitios web. Por ejemplo, si ingresa la URL de un video de YouTube, recuperará información como el título, la descripción y las palabras clave extraídas.

13. Scrapy – Biblioteca Python para extraer datos de sitios web.

Por lo tanto, el nombre es una biblioteca de raspado web que se utiliza para extraer los datos que necesita de los sitios web. Se utiliza principalmente para crear programas de rastreo web. Inicialmente, fue diseñado solo para raspado, pero ahora se usa para extracción de datos y pruebas automatizadas. Muchas empresas utilizan scrappy para hacer negocios. Por ejemplo, Career Builder extrae ofertas de trabajo de muchos sitios, Parsley extrae artículos de cientos de sitios nuevos y Lish utiliza extracciones para rastrear y extraer sitios web de moda.

14. hermosa soup es una biblioteca de Python para extraer datos

BeautifulSoup es otra biblioteca comúnmente utilizada para web scraping. Sin embargo, también es excelente para analizar y puede analizar diferentes elementos HTML y XML rotos. Ofrece una manera fácil de raspar web. Extrayendo datos directos de HTML. Es muy fácil de usar, lo que lo hace perfecto para principiantes. Un proyecto interesante que se basa en Beautiful Soup es este proyecto de predicción deportiva. Obtiene todo tipo de estadísticas deportivas para hacer predicciones sobre los próximos juegos.

15. Zappa – Servicios web Python sin servidor para AWS Lambda y API Gateway

Zappa facilita la creación e implementación de aplicaciones Python basadas en eventos sin servidor en AWS Lambda y API gateway. Es alojamiento web sin servidor para aplicaciones Python. Viene con escalabilidad infinita, cero tiempo de inactividad y cero mantenimiento. Su costo mínimo es una de las mejores características, ya que solo paga según la cantidad de solicitudes que atiende. Te ahorra mucho dinero.

16. Django: El marco web para perfeccionistas con plazos

Django es un marco web gratuito y de código abierto basado en Python muy popular. Su objetivo principal es facilitar la creación de sitios web complejos basados ​​en bases de datos. Django se encarga de funciones como la autenticación de usuarios, la administración de contenidos, los mapas del sitio y las fuentes RSS. Django es rápido, seguro, escalable y versátil, lo que lo convierte en un marco atractivo utilizado por muchas empresas en la actualidad.

Algunas grandes empresas que utilizan Django incluyen Instagram, Spotify, YouTube, Robin Hoody Pinterest. Flask es otro framework web muy popular, a menudo comparado con Django. Es más nuevo y más popular que Django según varios proyectos. Más específicamente, es una interfaz de puerta de enlace de servidor web liviana. Es un poco más flexible que Django y viene con enrutamiento de URL, cookies de plantillas de manejo de solicitudes y errores, soporte para pruebas unitarias, un depurador y un servidor de elementos div. Grandes empresas como Airbnb, Netflix, Lyft, Patreon y Uber utilizan flask pool, Django y flask son excelentes marcos, pero en última instancia, depende de usted decidir cuál se adapta mejor a su proyecto.
Recomendaría Django para sitios web complejos y pesados ​​y flask para sitios web pequeños y simples.

17. NumPy es una biblioteca para el lenguaje de programación Python

Aquí hay algunas bibliotecas imprescindibles que tienen que ver con matemáticas. NumPy proporciona funcionalidades matemáticas avanzadas y es más adecuado para matrices y arreglos. Es rápido y eficiente, lo que lo hace completamente capaz de manejar grandes cantidades de datos. NumPy también admite manipulaciones de formas lógicas, transformadas de Fourier discretas y álgebra lineal general de funcionalidades.

18. Ciencia es una biblioteca Python gratuita y de código abierto que se utiliza para informática científica y informática técnica.

SciPy va de la mano con NumPy y se usa comúnmente para aprendizaje automático y manipulación de imágenes. Proporciona muchas rutinas numéricas eficientes y fáciles de usar, como integración numérica, interpolación, optimización, álgebra lineal y estadística. Si alguna vez necesita ayuda, la comunidad de apoyo de SciPy siempre está ahí para responder sus preguntas frecuentes y resolver cualquier problema.

19. SymPy es una biblioteca Python de código abierto para cálculo simbólico

SymPy es otra biblioteca esencial para las matemáticas y puede realizar operaciones básicas como aritmética básica, simplificaciones y funciones de activación anómicas. Sin embargo, es capaz de hacer mucho más que eso, como inversiones de matrices en series de Taylor en criptografía. Muchos programas como Spider y Compil se basan en SymPy Spider, un entorno de desarrollo científico de Python o IDE. Y puedes considerarlo como un equivalente en Python de nuestro estudio.

20. química es un paquete de Python útil para la química

ChemPy contiene funciones como un solucionador de equilibrio que es útil para la química.

21. pandas – Biblioteca Python para ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo candente que tiene como objetivo extraer conocimientos y conocimientos de los datos. Los pandas son imprescindibles para cualquier cosa en la ciencia de datos. Le permite organizar, explorar, representar y manipular datos fácilmente. Una gran ventaja es su código limpio y bien organizado, lo que lo hace apto para principiantes. Algunas características más allá de lo básico incluyen la capacidad de leer y escribir datos en diferentes servicios web, estructuras de datos y bases de datos, y también una fácil organización y etiquetado de datos mediante alineación e indexación inteligentes.

21. Naranja Biblioteca de minería de datos en Python

Orange es un software de visualización de datos y aprendizaje automático de código abierto que utiliza pandas. Viene con innumerables funciones útiles tanto para principiantes como para expertos.

21. SQLAlchemy – El kit de herramientas de base de datos para Python

SQL Alchemy es el kit de herramientas Python SQL y el mapeador relacional de objetos que brinda a los desarrolladores de aplicaciones todo el poder y la flexibilidad de las bases de datos SQL. Es un poco más específico porque es para SQL, pero es muy útil. Hace que la comunicación entre Python y las bases de datos sea más fácil y rápida. Cuenta con un núcleo que a menudo hace que Orem sea opcional y una arquitectura madura de alto rendimiento.

22. matplotlib es una biblioteca de trazado para Python

Si desea visualizar sus datos como un gráfico, Matplotlib es la biblioteca perfecta. Puede crear casi cualquier tipo de gráfico o diagrama que desee, como histogramas, diagramas de flujo, diagramas circulares, diagramas de dispersión en diagramas polares. Matplotlib tiene una página de seguimiento de problemas activa en GitHub, donde puede mantenerse al día con los errores más recientes, nuevos parches y solicitudes de funciones.

23. los Plotly La biblioteca de Python es una biblioteca de trazado interactiva de código abierto

Plotly es otra biblioteca para hacer gráficos, pero es un poco más avanzada que Matplotlib. Es mejor para crear tramas elaboradas de manera más eficiente.
Tiene un gran soporte para ejes complejos y múltiples, zoom integrado, herramientas de filtrado y puede crear gráficos tridimensionales; Yo diría que Plotly es mejor para aquellos que ya están familiarizados con Matplotlib y buscan formas de crear imágenes más complejas de manera más eficiente.

24. Psíquico – Biblioteca Python para atención médica

Psychic aprende una biblioteca Python de código abierto utilizable comercialmente para trabajar con datos complejos. Tiene seis componentes principales. Clasificación, identificando qué categoría y opción pertenecen a la regresión, prediciendo un atributo de valor continuo asociado con un objeto. La agrupación automática de objetos similares en conjuntos reduce la dimensionalidad, reduce el número de variables aleatorias para considerar la selección del modelo, comparando, validando y eligiendo parámetros y modelos. Y finalmente están preprocesando la extracción de características en la normalización. Los conjuntos de datos desequilibrados describen situaciones en las que la distribución de clases no es uniforme y pueden generar problemas si no se tienen en cuenta adecuadamente.

Por ejemplo, el modelo de clasificación en el que está trabajando tiene una precisión del 80%; sin embargo, descubre que el 80% de los datos pertenecen a una clase. Imbalance learn es un paquete de Python que ofrece varias técnicas de remuestreo comúnmente utilizadas para corregir conjuntos de datos desequilibrados como este.

Es compatible con el aprendizaje psíquico y forma parte de los proyectos de aprendizaje psíquico.

Las 10 principales bibliotecas generales de Python en 2023

  1. Solicitudes
  2. Almohada
  3. Scrapy
  4. asincio
  5. Tkinter
  6. Seis
  7. aiohttp
  8. Pygame
  9. Kivy
  10. Bokeh

Las mejores bibliotecas de Python para aprendizaje automático

Python es ahora uno de los lenguajes de programación más populares para esta actividad y ha desplazado en gran medida a muchos otros lenguajes en el negocio, gracias a su extensa biblioteca. Las siguientes bibliotecas de Python se utilizan en el aprendizaje automático:…

  1. Numpy
  2. scipy
  3. Scikit-learn
  4. Theano
  5. TensorFlow
  6. Keras
  7. PyTorch
  8. pandas
  9. matplotlib

Las 10 principales bibliotecas de Python para ciencia de datos para 2023

  1. TensorFlow
  2. Scikit-Aprender
  3. Numpy
  4. Keras
  5. PyTorch
  6. LuzGBM
  7. Eli5
  8. Ciencia
  9. Theano
  10. pandas

Escrito por Ashok Kumar
Director ejecutivo, fundador y director de marketing de Make An App Like. Soy escritor en OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Contáctame para publicar tu contenido. Mi Perfil

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